认识 NEO：自动化整个机器学习工作流程的多代理系统

机器学习 (ML) 工程师在处理端到端 ML 项目时面临许多挑战。典型的工作流程涉及重复且耗时的任务，例如数据清理、特征工程、模型调整以及最终将模型部署到生产中。尽管这些步骤对于构建准确和稳健的模型至关重要，但它们常常成为创新的瓶颈。工作量充满了平凡的手动活动，这些活动占用了我们专注于高级建模或完善核心业务解决方案的宝贵时间。这就产生了对解决方案的需求，该解决方案不仅可以自动化这些繁琐的流程，还可以优化整个工作流程以实现最高效率。

NEO 简介：彻底改变机器学习自动化

见面近地天体：自动化整个机器学习工作流程的多代理系统。NEO 致力于通过充当完全自主的 ML 工程师来改变 ML 工程师的操作方式。NEO 旨在消除繁琐的工作并提高生产力，它可以自动化整个机器学习流程，包括数据工程、模型选择、超参数调整和部署。这就像拥有一个不知疲倦的助手，使工程师能够专注于解决高级问题、构建业务价值并突破 ML 的界限。通过利用多步推理和内存编排方面的最新进展，NEO 提供的解决方案不仅减少了手动工作量，而且还提高了输出质量。

技术细节和主要优点

NEO 建立在多代理架构之上，利用各种专业代理之间的协作来处理 ML 管道的不同部分。凭借其多步推理能力，NEO 可以自主处理数据预处理、特征提取和模型训练，同时选择最合适的算法和超参数。内存编排允许 NEO 从以前的任务中学习并应用这些经验来随着时间的推移提高性能。它的有效性在 50 场 Kaggle 比赛中得到了检验，NEO 在其中 26% 的比赛中获得了奖牌。从这个角度来看，之前最先进的 OpenAI 带有 AIDE 脚手架的 O1 系统的成功率为 16.9%。基准测试结果的这一重大飞跃表明 NEO 有能力以更高的效率和成功应对复杂的 ML 挑战。

NEO 的影响：为什么它很重要

这一突破不仅仅是生产力的提高；它代表了机器学习项目的处理方式的重大转变。通过自动化日常工作流程，NEO 使 ML 工程师能够专注于创新，而不是陷入重复性任务的泥潭。该平台为每个人带来了世界一流的机器学习功能，有效地实现了专家级熟练程度的普及。这种自主解决复杂机器学习问题的能力有助于缩小专业水平之间的差距，并促进更快的项目周转。Kaggle 基准测试的结果证实，NEO 在 ML 工作流程的某些方面能够匹配甚至超越人类专家，使其有资格成为 Kaggle Grandmaster。这意味着 NEO 可以将通常与顶级数据科学家相关的机器学习专业知识直接引入企业和开发团队，从而大大提高整体效率和成功率。

结论

总之，NEO 代表了机器学习自动化的下一个前沿。通过处理工作流程中乏味且重复的部分，工程师可以节省数千个小时来执行手动任务。多代理系统和高级内存编排的使用使其成为提高生产力和突破 ML 功能界限的强大工具。

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